báo cáo khoa học đề tài PHÂN LOẠI GENE MÃ HÓA PROTEIN VẬN CHUYỂN SỬ DỤNG CÁC GENE HÀNG XÓM

J. Sci. & Devel. 2015, Vol. 13, No. 2: 291-300

Tạp chí Khoa học và Phát triển 2015, tập 13, số 2: 291-300

www.vnua.edu.vn

291
PHÂN LOẠI GENE MÃ HÓA PROTEIN VẬN CHUYỂN SỬ DỤNG CÁC GENE HÀNG XÓM
Trần Vũ Hà
*
, Phạm Quang Dũng, Nguyễn Thị Thảo, Đoàn Thị Thu Hà
Khoa Công nghệ thông tin, Học viện Nông nghiệp Việt Nam
Email
*
:
Ngày gửi bài: 06.10.2014 Ngày chấp nhận: 20.12.2014
TÓM TẮT
Cũng giống như sự đa dạng sinh học, trong tự nhiên có quá nhiều loại protein để chúng ta có thể miêu tả chức
năng của chúng (anotate) bằng các thí nghiệm khoa học. Do đó các phương pháp để dự đoán chức năng của các
protein trở nên cần thiết. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất một phương pháp sử dụng dữ liệu sinh học để phân
lớp các protein vận chuyển trên màng tế bào dựa vào cơ chất mà chúng vận chuyển. Dựa trên ý tưởng của các
Operon, chúng tôi sử dụng dữ liệu biểu hiện gene và các GO terms của các gene hàng xóm để tạo dữ liệu đầu vào
cho máy vector hỗ trợ. Để nhanh chóng thu được kết quả, chúng tôi tích hợp LIBSVM (A Library for Support
Vector Machines) vào công cụ xử lý dữ liệu và sử dụng công cụ này để huấn luyện cũng như kiểm tra các bộ phân
loại. Với công cụ này, người dùng có thể phân loại các protein vận chuyển và cả các loại protein khác; cho phép
người dùng thêm dữ liệu của các sinh vật mới ngoài các sinh vật được sử dụng để thử nghiệm.
Từ khóa: Protein vận chuyển, gene hàng xóm, Gene Ontology.
Classifying Genes Encode Transmembrane Proteins Using Neighboring Genes
ABSTRACT
Like bio-diversity, there are too many proteins to experimentally annotate. Thus, methods for predicting the
functions of proteins become necessary. In this article, we proposed a method that uses biological data to classify

membrane transporters according to transported substrates. Motivated by the concept of Operons, our method used
expression data and GO terms of neighboring genes to create input data for support vector machine. To rapidly
obtain the result, we integrated LIBSVM in our tool then used this tool to train and test our classifiers. With this tool,
users can classify membrane transporters and other kinds of proteins. This tool also allows users to add their desired
organisms beside our tested ones.
Keywords: Gene Ontology, neighboring genes, transmembrane protein.

1. ĐẶT VẤN ĐỀ
Trong tự nhiên có rất nhiều loại protein khác
nhau. Số lượng protein này một phần là do số
lượng các loài sinh vật là rất lớn, một phần là do
sự biến đổi của các phân tử trước khi hình thành
nên protein hoàn chỉnh. Có hai sự biến đổi chính,
thứ nhất là quá trình cắt/hợp của các chuỗi
ribonucleic acid (RNA) sau khi chúng được phiên
mã từ DNA (Black, 2003); thứ hai là sau quá
trình dịch mã từ RNA thành chuỗi polypeptide,
các chuỗi này tiếp tục trải qua các thay đổi khác
(glycosylation hay phosphorylation) trước khi trở
thành protein hoàn chỉnh. Thực tế này dẫn đến
việc có rất nhiều protein chưa được giải thích
bằng các thí nghiệm và vì vậy các phương pháp
dự đoán chức năng của protein trở nên cần thiết.
Ngày nay có một vài cách tiếp cận khác
nhau trong việc dự đoán chức năng của protein:
- Dự đoán chức năng dựa vào sự tương đồng
của chuỗi polypeptide (homology-based): Đây là
cách tiếp cận được sử dụng rộng rãi nhất trong
việc dự đoán chức năng. Tuy nhiên, sự tương
Phân loại gene mã hóa protein vận chuyển sử dụng các gene hàng xóm

292
đồng về trình tự chuỗi polypeptide của hai
protein không đảm bảm rằng chúng có cùng
chức năng ngay cả khi độ tương đồng của hai
chuỗi là rất cao (Punta and Ofran, 2008).
- Sử dụng các motif (sequence motifs): Hiện
nay có một số công cụ tính toán dành riêng cho
việc xác định các motif như PRINT (Attwood et
al., 1999), BLOCKS (Henikoff and S. Henikoff,
1996), PROSITE (Hofmann et al., 1999),
InterPro (Apweiler et al., 2000), và ELM
(Puntervoll et al., 2003). Các công cụ này
thường cung cấp một thư viện lớn bao gồm các
motif đã được thu thập bởi các chuyên gia, bởi
các thuật toán hoặc bằng cách kết hợp cả hai
phương pháp này (Punta and Ofran, 2008).
- Dự đoán dựa vào cấu trúc (structure-
based) : Các protein tồn tại và hoạt động khi
chúng có cấu trúc không gian 3 chiều (3D). Vì
thế sự tương đồng về cấu trúc là một chỉ số tốt
để xác định sự tương đồng về chức năng của hai
hay nhiều protein (Sleator and Walsh, 2010;
Whisstock and Lesk, 2003).
- Dự đoán dựa vào ngữ cảnh di truyền
(genomic context-based): Các phương pháp này
dựa vào các quan sát về hai hay nhiều protein
có cùng sự xuất hiện hay vắng mặt trên các hệ
gene khác nhau gần như chắc chắn có sự liên
kết về mặt chức năng (Eisenberg et al., 2000;
Sleator and Walsh, 2010).

- Dự đoán dựa vào mạng tương tác protein
(protein-protein interaction networks): Trong
các mạng này, các nút mạng là các gene/protein
và được liên kết với nhau bởi các cạnh thể hiện
sự chia sẻ chức năng giữa chúng (Sharan et al.,
2007).
Trong mỗi cách tiếp cận, sự tương đồng
trong cấu trúc hay sự tương đồng về tương tác
được xem như các bằng chứng về sự tương đồng
chức năng. Mỗi cách tiếp cận có ưu điểm và
nhược điểm riêng. Ở đây, chúng tôi kết hợp dự
đoán dựa vào ngữ cảnh di truyền với Gene
Ontology (GO) để tạo ra một phương pháp dự
đoán mới. Lý do mà chúng tôi chọn phương pháp
dự đoán dựa vào ngữ cảnh di truyền là vì
phương thức này sử dụng vị trí và sự đồng biểu
hiện của các gene và đây cũng là ý tưởng của
Operon và các đặc tính của nó. Được đề cập lần
đầu tiên vào năm 1960 bởi Jacob và các cộng sự,
một operon là một nhóm các gene mà sự biểu
hiện của chúng được điều khiển bởi một
promoter duy nhất (Jacob et al., 1960). Vì được
điều khiển bởi một đơn vị (promoter) nên các
gene trong một operon được biểu hiện cùng
nhau hoặc không gene nào được biểu hiện. Do
đó chúng cũng thường có chức năng tương tự
nhau. Thông thường, các operon tồn tại trong
các sinh vật nguyên thủy (prokaryote) nhưng
trong một số ít các trường hợp chúng cũng được
tìm thấy trong các sinh vật nhân điển hình

(eukaryote). Trong khi các phương pháp dự
đoán chức năng protein dựa vào ngữ cảnh di
truyền được ủng hộ bởi các operon trong các
sinh vật nguyên thủy thì mục tiêu của Gene
Ontology Consortium là tạo nên một bộ từ vựng
có thể sử dụng cho mọi sinh vật nhân điển hình
(Ashburner et al., 2000). Bằng cách kết hợp hai
kỹ thuật này, chúng tôi dự định tạo ra một kỹ
thuật có thể áp dụng cho cả sinh vật nguyên
thủy và sinh vật nhân điển hình.
2. VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP
2.1. Vật liệu nghiên cứu
Trong nghiên cứu này chúng tôi lựa chọn
hai nhóm là protein vận chuyển amino acid và
protein vận chuyển đường (đường). Cụ thể là 27
gene mã hóa protein vận chuyển amino acid
(AVT6, AVT3, GNP1, AVT4, GAP1, AVT1,
VBA3, VBA1, VBA2, BAP3, MMP1, AGC1,
DIP5, TAT1, TAT2, HIP1, PUT4, ODC1, CAN1,
ODC2, MUP3, ATG22, ALP1, SAM3, AGP3,
SSY1, LYP1) và 24 gene mã hóa protein vận
chuyển đường (GIT1, MAL31, HXT1, MAL11,
VRG4, H6XT2, HXT3, GAL2, ITR1, ITR2,
STL1, SNF3, HXT17, RGT2, HXT15, HXT16,
MPH3, HXT13, HXT14, HXT8, MPH2, HXT5,
HXT7, HXT) của Saccharomyces cerevisiae. Với
Escherichia coli, chúng tôi sử dụng 30 gene mã
hóa protein vận chuyển amino acid (MmuP,
Trần Vũ Hà, Phạm Quang Dũng, Nguyễn Thị Thảo, Đoàn Thị Thu Hà
293

metN, TdcC, LysP, HisP, LivG, CycA, YgjU,
GltL, TyrP, GlnQ, rhtB, rhtC, BrnQ, PotE,
YecC, TauB, YbiF, GltS, AroP, GltP, ArtP,
CadB, PutP, YjdE, PheP, TnaB, ProP, SdaC,
Mtr) và 27 gene mã hóa protein vận chuyển
đường (GalP, SetA, XylE, NanT, MalK, XylG,
MtlA, MelB, alsA, UhpT, LacY, ManY, AscF,
setB, TreB, PtsG, SotB, CelB, AraE, AraG,
GlvC, RhaT, NagE, FruB, BglF, RbsA, FucP) (
Barghash and Helms, 2013).
Các gene hàng xóm của Escherichia coli
được tải từ EcoCyc (
download.shtml) và của Saccharomyces
cerevisiae được tải từ UCSC (genome-
mysql.cse.ucsc.edu).
Dữ liệu biểu hiện gene của Escherichia coli
và Saccharomyces cerevisiae được tải từ GEO.
Với Escherichia coli chúng tôi sử dụng DataSet
Record GDS2768 (Domka et al., 2007), còn đối
với Saccharomyces cerevisiae chúng tôi sử dụng
DataSet Record GDS9 (Brem et al., 2002).
Để tìm GO term - thành phần cơ bản của
GO, mỗi thuật ngữ (term) mô tả một thuộc tính
của gene hoặc protein - cho các gene cần thông
qua hai bước chính. Đầu tiên, chúng tôi tìm
UniProt ID cho gene symbol từ
. Tiếp theo, tìm GO term cho
tất cả các UniProt ID từ .
2.2. Phương pháp nghiên cứu
Các dữ liệu sau khi xử lý được đưa vào phân

loại, sử dụng phương pháp vector hỗ trợ (support
vector machine - SVM) thông qua công cụ nổi
tiếng có tên LIBSVM (Chang and Lin, 2011).
3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
3.1. Phân loại protein vận chuyển sử dụng
gene hàng xóm
Một cách đơn giản, phương pháp phân loại
protein mà chúng tôi đề xuất được trình bày
trong hình 1.
3.2. Công cụ xử lý dữ liệu
Để phát triển công cụ xử lý số liệu, chúng
tôi lựa chọn ngôn ngữ lập trình Java. Đây là
ngôn ngữ lập trình để phát triển phần mềm cho
nhiều loại thiết bị (máy tính để bàn, máy chủ,
thiết bị di động và các thiết bị nhúng). Để tạo
một lượng lớn các ứng dụng cho thiết bị di động,
máy tính cá nhân và các máy chủ, Java được
cung cấp theo ba ấn bản (editions): Java
Standard Edition (Java SE), Java Enterprise
Edition (Java EE), Java Micro Edition (Java
ME). Ngày nay, Java trở nên phổ biến nhờ
những đặc điểm đáng chú ý như: thuần hướng
đối tượng, phân tán, đa luồng và có thể chạy
trên nhiều nền tảng (platform) khác nhau mà
không cần sửa đổi mã nguồn chương trình.
Trong đề tài này chúng tôi sử dụng Java SE
để phát triển công cụ xử lý dữ liệu và phân lớp.
Có nhiều phiên bản Java khác nhau và chúng
tôi lựa chọn phiên bản 7 của Java SE. Mỗi phiên
bản Java SE được phát hành cùng với một Java

Development Kit (JDK). Với Java SE 7, Java
Development Kit được gọi là JDK 1.7. JDK bao
gồm các chương trình được sử dụng để phát
triển và kiểm thử phần mềm, tuy nhiên các
chương trình này thường yêu cầu người dùng
tương tác qua dòng lệnh. Để thuận tiện hơn
người dùng có thể sử dụng các công cụ phát
triển với giao diện đồ họa (graphical user
interface - GUI) như NetBeans, Eclipse hay
JCreator (chúng tôi chọn sử dụng Eclipse). Các
công cụ này cung cấp một môi trường phát triển
tích hợp (integrated development environment -
IDE) cho phép soạn thảo mã nguồn, dịch chương
trình, gỡ lỗi trong cùng một GUI.
Công cụ phần mềm của chúng tôi có 4 chức
năng chính (Hình 2, 4):
- Chuẩn bị dữ liệu cho quá trình huấn luyện
- Huấn luyện mô hình (bộ phân loại)
- Chuẩn bị dữ liệu để kiểm tra mô hình
- Kiểm tra mô hình
Phân loại gene mã hóa protein vận chuyển sử dụng các gene hàng xóm
294

Hình 1. Phương pháp phân loại protein sử dụng gene hàng xóm
Trần Vũ Hà, Phạm Quang Dũng, Nguyễn Thị Thảo, Đoàn Thị Thu Hà
295

Hình 2. Form chuẩn bị dữ liệu huấn luyện mô hình

Hình 3. Form huấn luyện mô hình

Phân loại gene mã hóa protein vận chuyển sử dụng các gene hàng xóm
296

Hình 4. Form chuẩn bị dữ liệu kiểm tra mô hình

Hình 5. Form kiểm tra mô hình
Trần Vũ Hà, Phạm Quang Dũng, Nguyễn Thị Thảo, Đoàn Thị Thu Hà
297
3.3. Kết quả phân loại
Với Escherichia coli, chúng tôi thu thập 30
gene mã hóa protein vận chuyển amino acid và
27 gene mã hóa protein vận chuyển đường, tuy
nhiên thực tế chỉ có 26 gene vận chuyển amino
acid và 24 gene vận chuyển đường là có thể sử
dụng cho việc huấn luyện hoặc kiểm tra các bộ
phân loại (với các gene khác, chúng tôi không
thể tìm được gene hàng xóm hoặc dữ liệu về
biểu hiện gene không có sẵn). Với mỗi gene
chúng tôi tìm 10 hàng xóm nằm bên phải và 10
hàng xóm nằm bên trái, sau đó lựa chọn 3 hàng
xóm có mức độ đồng biểu hiện cao nhất với gene
trung tâm. Sau đó chúng tôi chọn ngưỡng cho tỉ
lệ phần trăm r là 0,8. Sau đó dữ liệu cho SVM
được tạo và được trình bày trong bảng 1và bảng
2. Trong cả hai bảng, List 1 đại diện cho danh
sách GO term của tất cả các gene mã hóa
protein vận chuyển amino acid, List 2 đại diện
cho danh sách GO term của tất cả các hàng xóm
của các gene mã hóa protein vận chuyển amino
acid, List 3 đại diện cho danh sách GO term của

tất cả các gene mã hóa protein vận chuyển
đường, List 4 đại diện cho danh sách GO term
của tất cả các hàng xóm của các gene mã hóa
protein vận chuyển đường (đường).
Bảng 1. Dữ liệu cho SVM được tạo bởi các gene vận chuyển amino acid
của Escherichia coli
Class label
Neighbors 1 Neighbors 2 Neighbors 3
List 1 List 2 List 3 List 4 List 1 List 2 List 3 List 4 List 1 List 2 List 3 List 4
1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0
1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0
1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0
1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0

1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Phân loại gene mã hóa protein vận chuyển sử dụng các gene hàng xóm
298
Bảng 2. Dữ liệu cho SVM được tạo bởi các gene vận chuyển đường của Escherichia coli
Class label
Neighbors 1 Neighbors 2 Neighbors 3
List 1 List 2 List 3 List 4 List 1 List 2 List 3 List 4 List 1 List 2 List 3 List 4
2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
2 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1
2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1
2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0
2 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1
2 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1
2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1
2 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1
2 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1
2 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1
2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
2 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1
2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1

2 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0
2 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0
2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0
2 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Lựa chọn ngẫu nhiên 14 trong số 26 gene
vận chuyển amino acid và 13 trong số 24 gene
vận chuyển đường để sử dụng vào huấn luyện
mô hình, số còn lại sử dụng để kiểm tra mô
hình. Quá trình này được lặp lại 10 lần. Sau khi
huấn luyện chúng tôi có các bộ phân loại với độ
chính xác trung bình khi phân loại là 78,26%
(18/23 gene của bộ dữ liệu kiểm tra được phân
loại chính xác).
Với Saccharomyces cerevisiae, thực hiện
tương tự như với Escherichia coli. Dữ liệu cho
SVM của Saccharomyces cerevisiae được chỉ tra
trong bảng 3 và bảng 4.
Lựa chọn ngẫu nhiên 12 gene trong nhóm
amino acid và 6 gene trong nhóm đường để
huấn luyện bộ phân loại. Số gene còn lại được sử
dụng để kiểm tra bộ phân loại. Qua 10 lần như
vậy các bộ phân loại có độ chính xác trung bình
là 85,71%, tương đương với 12/14 gene được
phân lớp chính xác.
Giờ hãy xem chi tiết hơn 4 bảng dữ liệu
(Bảng 1- 4). Dễ nhận thấy các gene trong nhóm
amino acid chứa giá trị 0 trong các cột List 3 và
List 4 trong khi có rất nhiều giá trị 1 trong cột

List 2. Với nhóm đường, các giá trị trong cột List
1 và List 2 đều bằng 0 trong khi có rất nhiều giá
trị 1 ở cột List 4. Nguyên nhân của việc này là
GO term của các hàng xóm được lựa chọn cho
nhóm amino acid đều đã được bao gồm trong
List 2 (danh sách GO term của tất cả các gene
Trần Vũ Hà, Phạm Quang Dũng, Nguyễn Thị Thảo, Đoàn Thị Thu Hà
299
Bảng 3. Dữ liệu cho SVM được tạo bởi các gene vận chuyển amino acid
của Saccharomyces cerevisiae
Class Label
Neighbor 1 Neighbor 2 Neighbor 3
List 1 List 2 List 3 List 4 List 1 List 2 List 3 List 4 List 1 List 2 List 3 List 4
1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
1 0 1 0 0
1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
1 0 1 0 0
1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0

1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
Bảng 4. Dữ liệu cho SVM được tạo bởi các gene vận chuyển đường
của Saccharomyces cerevisiae
Class Label
Neighbor 1 Neighbor 2 Neighbor 3
List 1 List 2 List 3 List 4 List 1 List 2 List 3 List 4 List 1 List 2 List 3 List 4
2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0
2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1
2 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0
2 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1
2 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1
2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1
2 0 0 0 1 0 0 0 1
2 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0
2 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0
2 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
2 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0

hàng xóm của nhóm amino acid) và tất cả các
term trùng lặp của (List 2 và List 3) với (List 2
và List 4) đã bị loại bỏ. Với các giá trị 0 trong cột
List 2 của nhóm amino acid, tất cả các GO
terms của các hàng xóm được lựa chọn đã bị loại
bỏ vì các term này cùng xuất hiện trong List 2
và List 3 hoặc cùng xuất hiện trong List 2 và
List 4. Việc giải thích cho các gene trong nhóm
đường cũng hoàn toàn tương tự như các gene
trong nhóm amino acid. Chính đặc điểm này của

Phân loại gene mã hóa protein vận chuyển sử dụng các gene hàng xóm
300
các bảng dữ liệu đã cho thấy các gene hàng xóm
của các gene trong nhóm amino acid và các gene
hàng xóm của các gene trong nhóm đường khác
nhau về chức năng và nó cũng giúp chúng ta
thấy lý do tại sao độ chính xác của các bộ phân
loại lại cao như vậy.
4. KẾT LUẬN
Bài báo này đã trình bày một phương thức
đơn giản để phân loại các protein vận chuyển
theo cơ chất tương ứng có sử dụng dữ liệu biểu
hiện gene và GO term của các gene hàng xóm
bằng kỹ thuật phân loại SVM. Chúng tôi đã
kiểm tra phương pháp của mình với các gene mã
hóa protein vận chuyển amino acid và đường
của 2 sinh vật là Escherichia coli và
Saccharomyces cerevisiae.
Một công cụ phân loại sử dụng ngôn ngữ lập
trình Java đã được phát triển để người dùng có
thể thu được kết quả phân loại dễ dàng và
thuận tiện hơn. Công cụ này không giới hạn
trong việc phân lớp các gene mã hóa protein vận
chuyển, người dùng có thể dùng nó để phân lớp
các gene thuộc các metabolic pathways khác
nhau hoặc các gene mã hóa các nhóm protein
khác nhau. Công cụ này cũng không bị giới hạn
trong các sinh vật như Escherichia coli hay
Saccharomyces cerevisiae, người dùng có thể
phân lớp các gene từ những sinh vật khác nữa.

TÀI LIỆU THAM KHẢO
Apweiler, R.; T. K. Attwood; A. Bairoch; A. Bateman;
E. Birney; M. Biswas; P. Bucher; L. Cerutti; F.
Corpet; M. D. Croning, et al. (2000). "Interpro an
Integrated Documentation Resource for Protein
Families, Domains and Functional Sites."
Bioinformatics, 16(12): 1145-50.
Ashburner, M.; C. A. Ball; J. A. Blake; D. Botstein; H.
Butler; J. M. Cherry; A. P. Davis; K. Dolinski; S. S.
Dwight; J. T. Eppig, et al. (2000). "Gene Ontology:
Tool for the Unification of Biology. The Gene
Ontology Consortium." Nat Genet, 25(1): 25-9.
Attwood, T. K.; D. R. Flower; A. P. Lewis; J. E.
Mabey; S. R. Morgan; P. Scordis; J. N. Selley and
W. Wright. (1999). "Prints Prepares for the New
Millennium." Nucleic Acids Res, 27(1): 220-5.
Barghash, A. and V. Helms (2013). "Transferring
Functional Annotations of Membrane Transporters
on the Basis of Sequence Similarity and Sequence
Motifs." BMC Bioinformatics, 14: 343.
Black, D. L. (2003). "Mechanisms of Alternative Pre-
Messenger Rna Splicing." Annu Rev Biochem.,
72: 291-336.
Brem, R. B.; G. Yvert; R. Clinton and L. Kruglyak
(2002). "Genetic Dissection of Transcriptional
Regulation in Budding Yeast." Science, 296(5568).
752-5.
Chang, C. C. and C. J. Lin (2011). "Libsvm: A Library
for Support Vector Machines." Acm Transactions
on Intelligent Systems and Technology, 2(3)1-27.

Domka, J.; J. Lee; T. Bansal and T. K. Wood (2007).
"Temporal Gene-Expression in Escherichia Coli
K-12 Biofilms." Environ Microbiol., 9(2): 332-46.
Eisenberg, D.; E. M. Marcotte; I. Xenarios and T. O.
Yeates (2000). "Protein Function in the Post-
Genomic Era." Nature, 405(6788): 823-6.
Henikoff, J. G. and S. Henikoff (1996). "Blocks
Database and Its Applications." Methods Enzymol,
266: 88-105.
Hofmann, K.; P. Bucher; L. Falquet and A. Bairoch
(1999). "The Prosite Database, Its Status in 1999."
Nucleic Acids Res, 27(1): 215-9.
Jacob, F.; D. Perrin; C. Sanchez and J. Monod (1960).
"[Operon: A Group of Genes with the Expression
Coordinated by an Operator]." C R Hebd Seances
Acad Sci., 250: 1727-9.
Punta, M. and Y. Ofran. 2008. "The Rough Guide to in
Silico Function Prediction, or How to Use
Sequence and Structure Information to Predict
Protein Function." PLoS Comput Biol., 4(10),
e1000160.
Puntervoll, P.; R. Linding; C. Gemund; S. Chabanis-
Davidson; M. Mattingsdal; S. Cameron; D. M.
Martin; G. Ausiello; B. Brannetti; A. Costantini, et
al. (2003). "Elm Server: A New Resource for
Investigating Short Functional Sites in Modular
Eukaryotic Proteins. "Nucleic Acids Res., 31(13):
3625-30.
Sharan, R.; I. Ulitsky and R. Shamir (2007). "Network-
Based Prediction of Protein Function." Mol Syst

Biol., 3: 88.
Sleator, R. D. and P. Walsh (2010). "An Overview of in
Silico Protein Function Prediction." Arch
Microbiol., 192(3): 151-5.
Whisstock, J. C. and A. M. Lesk (2003). "Prediction of
Protein Function from Protein Sequence and
Structure." Q Rev Biophys., 36(3): 307-40.